LLM微调阶段模型过拟合预防措施

在大模型微调过程中，过拟合是一个常见且严重的问题。本文将分享几个实用的预防措施和可复现的测试方法。

1. 数据增强技术

通过数据增强可以有效增加训练样本的多样性。使用以下Python代码进行文本增强：

import random
from transformers import AutoTokenizer

def augment_text(text, tokenizer, augment_rate=0.2):
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    augmented_tokens = []
    for token in tokens:
        if random.random() < augment_rate:
            # 随机替换词汇
            new_token = random.choice(list(tokenizer.vocab.keys()))
            augmented_tokens.append(new_token)
        else:
            augmented_tokens.append(token)
    return tokenizer.convert_tokens_to_string(augmented_tokens)

2. 早停机制

设置验证集监控，当验证损失连续5个epoch不下降时停止训练：

from torch.utils.data import DataLoader

class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=5):
        self.patience = patience
        self.counter = 0
        self.best_loss = float('inf')
        
    def step(self, val_loss):
        if val_loss < self.best_loss:
            self.best_loss = val_loss
            self.counter = 0
        else:
            self.counter += 1
        return self.counter >= self.patience

3. 正则化方法

使用L2正则化和Dropout组合：

model = YourModel()
# L2正则化
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
# Dropout
model.dropout = torch.nn.Dropout(0.3)

建议在微调前先进行小规模测试，确保这些方法的有效性。对于安全研究人员而言，理解这些技术原理有助于更好地保护模型免受恶意攻击。